دراسة استقصائية حول خوارزميات الميتاهيورستيه المستخدمة لاختيار الخصائص | ||||
| النشرة المعلوماتية في الحاسبات والمعلومات | ||||
| Volume 7, Issue 2 - Serial Number 20250702, July 2025 PDF (661.44 K) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/fcihib.2025.246911.1097 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
أحمد صبرى أحمد عبدالله أبو لبن  1; اسامة عز الدين امام2; صفاء عزام3
| ||||
| 1الادارة العامة لنظم المعلومات والتحول الرقمى بمحافظة الشرقية | ||||
| 2کلية الحاسبات والذکاء الاصطناعى جامعة حلوان | ||||
| 3کلية الحاسبات والذکاء الاصطناعي جامعة حلوان | ||||
| Abstract | ||||
| أصبح اختيار الميزات خطوة مهمة في المعالجة المسبقة للبيانات، ليس فقط في استخراج البيانات ولكن أيضًا في التعلم الآلي ، وذلك بسبب الكمية المتزايدة باستمرار من البيانات. ولمواجهة التحدي المتمثل في اختيار الميزات ذات الصلة، تم اقتراح العديد من التقنيات مع مرور الوقت. في السنوات الأخيرة، أصبحت الخوارزميات الماورائية لاختيار الميزات، والتي تنقسم إلى ذكاء السرب ، والخوارزميات التطورية ، والخوارزميات الفيزيائية ، شائعة بشكل متزايد وتعتبر الآن الخيار الأكثر فعالية مقارنة بالطرق الأخرى. . يهدف بحثنا إلى دراسة التحديات الحالية المرتبطة باختيار الميزات باستخدام خوارزميات ميتايورستك. نحن مهتمون بشكل خاص باستكشاف الأداء المتميز للعديد من خوارزميات الميتاهيورستيه لاختيار الميزات التي تمت ملاحظتها في مجالات مختلفة على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية. وقد تم تقسيم الدراسة إلى عدة أجزاء. في البداية طرحنا فكرة اختيار الميزة. بعد ذلك، قمنا بتحليل السياق العلمي الذي تناول القضايا المتعلقة باختيار الميزات والخوارزميات الماورائية. في وقت لاحق، قمنا بدراسة بنية هذه الخوارزميات ومن ثم انتقلنا نحو خوارزميات الميتاهيورستيه الرئيسية التي تستخدم عادة في مجال اختيار الخصائص. وفي النهاية، نسلط الضوء على المصادر الأساسية لمجموعات البيانات وبعض مصنفات التعلم الآلي المستخدمة في هذا المجال. | ||||
| Keywords | ||||
| اختيارالخصائص; تعلم الالة; الميتاهيورستيه | ||||
| References | ||||
|
| ||||
|
Statistics Article View: 83 PDF Download: 68 |
||||
